Big Data
Alors que les entreprises se développent et génèrent de plus en plus de données, la capacité à les traiter et à les interpréter pourrait être un obstacle à leur utilisation. Big Data. Sous cette formule un peu pittoresque se cache un phénomène préoccupant pour les entreprises: la multiplication de paquets de données à un niveau tel qu'il devient impossible de les gérer avec les outils actuels de gestion de bases de données. Ces informations hétérogènes, pas toujours structurées, sont difficiles à stocker, à retrouver et à partager.
Le traitement de Big Data, un sérieux défi pour les entreprises
Quantum dévoile des systèmes big data et améliore la dédup de ses DXi
Bien connu pour ses solutions de sauvegarde et de stockage sur disques et sur bandes, Quantum a revu cet été plusieurs de ses offres, notamment dans le domaine du big data et de la déduplication. A l'occasion du salon IBC 2011 à Amsterdam, le 13 septembre dernier, Quantum a présenté les produits de la gamme StorNext dédiée au partage et à l'archivage de fichiers volumineux. Comme nous l'a précisé Gabriel Chaher, vice-président EMEA chez Quantum, « pour faire du big data, il ne suffit pas de le dire comme chez certains concurrents. Il est nécessaire de concilier trois éléments : gros volume, gros fichiers et rapidité d'accès ». Reposant sur le système de fichiers maison hérité du rachat d'Adic, SNFS (StorNext File System), la gamme StorNext se compose de plusieurs éléments : les contrôleurs de métadonnées (M330), les passerelles scale-out NAS (G300 Scale-Out Gateway) et les systèmes de stockage (QM1200, QS1200 et QD6000).
OpenWorld 2011 : Avec Exalytics, Oracle analyse des To de données en mémoire
Il fallait s'attendre à ce qu'Oracle concocte une réponse aux appliances analytiques in memory de SAP. C'est chose faite avec la machine Exalytics qui intègre, de façon parallélisée, la base de données en mémoire TimesTen, la suite BI d'Oracle et la base multidimensionnelle Essbase. Le tout logé dans une armoire équipée de quatre Xeon 10 coeurs pouvant accueillir en mémoire de 5 à 10 To de données compressées transmis depuis une machine Exadata.
Big data, au-delà du concept un nouvel axe de développement stratégique.
0 in Share Benoit CAYLA, Consultant avant-vente, Informatica France Une chose est certaine : la presse, les éditeurs ou les analystes se sont emparés du sujet et il est difficile aujourd’hui de surfer sur le web sans voir apparaître un éléphant pour nous rappeler ce que certains n’hésitent plus à appeler: un tsunami ou un déluge de données. Plusieurs questions se posent alors : Tout d’abord quel est le périmètre de ce nouveau phénomène informatique ? Et surtout quelle est sa réelle maturité ? Deuxièmement peut-on définir sa taxonomie et surtout comment pourrions-nous déterminer les solutions ou tendances technologiques qui en émergerons ?Les apports d'Oracle NoSQL Database
L'intégration d'une base NoSQL estampillée Oracle dans l'appliance Big Data annoncée sur OpenWorld 2011 a suscité des interrogations sur la nature de celle-ci. Fallait-il voir Berkeley DB Java Edition derrière cette base NoSQL ? Oui, mais pas seulement, répond Charles Lamb, un ancien de Sleepycat, l'éditeur originel de BDB. Quand Oracle a présenté sa solution Big Data Appliance ( alliant matériel et logiciel ), sur OpenWorld 2011 début octobre, il a précisé qu'il la livrait avec « R », le langage d'analyse statistique Open Source, ainsi qu'avec une base de données NoSQL maison. A l'évocation de cette dernière, la plupart des regards ont convergé vers Berkeley DB. En février dernier, Oracle avait effectivement expliqué comment la base Open Source (en 2006, il avait racheté la société Sleepycat Software qui la gérait) pouvait être utilisée comme une solution NoSQL (voir « Using Oracle Berkeley DB as a NoSQL Data Store »).
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Petit-déjeuner débat - Fondation Télécom
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Une visualisation des données créée par IBM montre que les Big data que Wikipedia modifie à l'aide du bot ( en ) Pearle ( d · c · b ) ont plus de signification lorsqu'elles sont mises en valeur par des couleurs et des localisations [ 1 ] . Big data , littéralement les Grandes données , est une expression anglophone utilisée pour désigner des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données . Dans ces nouveaux ordres de grandeur, la capture, le stockage, la recherche, le partage, l'analyse et la visualisation des données doivent être redéfinis. Les perspectives du traitement des big data sont énormes, notamment pour l'analyse d'opinions politiques [ 2 ] ou de tendances industrielles, la génomique [ 3 ] , l' épidémiologie ou la lutte contre la criminalité ou la sécurité [ 4 ] .
Big data
Prêt pour l'entreprise, Hadoop stimule la demande de compétences (mise à jour)
L'intérêt croissant des entreprises pour Hadoop et pour les technologies qui lui sont associées stimule la demande de professionnels disposant de compétences pour gérer des « Big Data ». Sur la conférence Hadoop World, qui s'est tenue à New York au début de ce mois, les analystes et responsables IT présents ont à plusieurs reprises souligné que l'accès à des compétences spécialisées constituerait l'une des principales difficultés des entreprises souhaitant opter pour Hadoop. Et celles qui disposeront des bonnes compétences bénéficieront d'un sérieux avantage sur les autres. Parmi les conférenciers présents à New York , les responsables IT de la banque JP Morgan Chase et du groupe d'enchères en ligne eBay, ont profité de l'occasion pour indiquer à leur auditoire qu'ils recrutaient dans ce domaine, ont rapporté nos confrères de Computerworld.
Nous voici entré dans l'ère des Big Data des ensembles de données tellement gigantesques qu'ils nécessitent de nouveaux outils techniques et scientifiques pour les comprendre et en tirer du sens. Un déluge de données qui pose des questions profondes sur leur collecte, leur interprétation, leur analyse... Dans ce siècle des réseaux, la science des algorithmes, censée extraire le sens de ces amas d'information doit apprendre à comprendre ce qu'elle analyse. L'enjeu des Big Data nous adresse des questions scientifiques, mais aussi politiques et éthiques. Les Big Data , c'est le dossier de la semaine d'InternetActu qui commence par un retour sur un article fondateur de 2008 qui posait les bases de la révolution à venir.
Big Data : est-ce que le déluge de données va rendre la méthode scientifique obsolète
Décisionnel : 90 % des données des entreprises sont inexploitables
L'humanité a produit environ 1,3 milliard de Go de données numériques en 2010, soit plus que la totalité des informations produites par l'homo sapiens entre la préhistoire et 2003. IBM met en garde les entreprises contre ce déluge informationnel en invoquant une nouvelle "loi" de l'informatique : "plus la puissance de calcul des ordinateurs progresse et plus les entreprises deviennent bêtes." En 2011, "les entreprises les plus chanceuses sont capables d'analyser 7 % de leurs données tout au plus" , a expliqué Jeff Jonas, directeur scientifique du département Entity & Analytics chez IBM, lors du salon Information on Demand (IOD) qui se tenait la semaine dernière à Las Vegas. Dit autrement, 90 % des données du système d'information de l'entreprise ne permettent pas de prendre des décisions.
The amount of data in our world has been exploding, and analyzing large data sets—so-called big data—will become a key basis of competition, underpinning new waves of productivity growth, innovation, and consumer surplus, according to research by MGI and McKinsey's Business Technology Office. Leaders in every sector will have to grapple with the implications of big data, not just a few data-oriented managers. The increasing volume and detail of information captured by enterprises, the rise of multimedia, social media, and the Internet of Things will fuel exponential growth in data for the foreseeable future.
Company - Report - Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity - May 2011
Red Hat se renforce dans la gestion du Big Data et dans les données non structurées en annonçant le rachat de Gluster pour 136 millions de dollars en numéraire. Gluster, une société localisée en Californie, développe une solution logicielle de stockage Open Source adaptée à la problématique des données non-structurées, comme les emails, les vidéos, les documents, nous rappelle Red Hat. La société développe notamment un système de stockage scalable baptisé GlusterFS qui permet d’associer un pool de système de stockage à des ressources informatiques scalables, de haute performance et centralisées. Il s’agit en clair de donner la possibilité aux entreprises de s’attaquer au problème du stockage dans un environnement Big Data, avec leur solution de stockage existante, et ce à moindre coût, évidemment – Open Source oblige.